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Todo lo publicado, del más nuevo al más viejo. 316 piezas y subiendo: aquí no se pierde nada.
Un estudio de Nikkei pone cifra a lo que el Cuñado no mira: arrendamientos de centros de datos y contratos de GPU que no aparecen como deuda “de verdad”. Aquí desmontamos el humo de ambos lados.
Primero el prompt. Luego el loop. Ahora el grafo. Misma industria, mismo cosplay de ingeniero, títulos cada vez más vacíos y la misma confusión de siempre.
Ahora todos son "engineers" de algo. Prompt engineer, loop engineer, context engineer… Se inventan el título, se sacan el badge en un finde y LinkedIn explota de insignias. El portfolio de GitHub sigue vacío.
Dos modelos nuevos en una semana. En vez de creernos sus gráficas, les dimos el encargo real y congelado que ya resolvieron GPT Sol 5.6 y Fable 5: construir un motor de reservas, corregirlo, hacerlo crecer y aguantar una avalancha.
Un experimento franco-italiano metió consejos de IA en la cabeza de la gente y midió el desastre: menos 'no sé', menos aciertos y el doble de seguridad. Aquí el desmontaje sin humo.
El modelo más descargado de Alibaba no es el más gordo: es un 3B que cabe en un portátil. Aquí va por qué eso no se rompe cuando China apuesta por la liga de los monstruos.
El 2 de agosto de 2026 no es un rumor de LinkedIn: si tu producto toca empleo, crédito o decisiones de alto impacto, el Reglamento de IA te mira de frente. Aquí va el mapa operativo con lo que ya aplica, lo que se acerca y lo que el Ómnibus todavía no ha arreglado.
Un consultor que vio ~300 reuniones y una tasa de éxito del 0% en proyectos de IA. No es que la tecnología no sirva: es que las empresas miden humo, castigan la duda y llaman victoria a comprar licencias de Copilot.
Más del 80% del código de Anthropic lo escribe Claude. Eso suena a ciencia ficción. El paper de la propia empresa dice otra cosa: el 8× es un termómetro roto, la autonomía de 16 horas es el dato que duele, y la auto-mejora recursiva todavía no ha llegado.
Pesos abiertos no es open source. Las licencias MIT, Apache 2.0 y las “modificadas” esconden cláusulas de atribución, umbrales de usuarios y trampas al escalar. Y hay quien se las salta.
Los rankings oficiales no te dicen si un modelo aguanta tu negocio. Aquí el método que usamos en Domina IA para medirlo de verdad: tareas reales, tests ocultos y euros de daño, no leaderboards.
2,8 billones de parámetros, pesos abiertos y un API ~1,7× más barato que Claude Opus 4.8. Los números no dicen que China haya ganado: dicen que el retraso de 8-12 meses ya es cuento.
